Artificial neural networks to estimate the physical-mechanical properties of amazon second cutting cycle wood
Keywords:
Artificial intelligence, modeling, timber potential, tropical wood, wood technologyAbstract
Timber from the second cutting cycle may make up the majority of future crop volumetric. However, there are few studies of the physical and mechanical properties of this timber, which are important to support the consolidation of new species. This study aimed to use Artificial Neural Networks to estimate the physical and mechanical properties of wood from the Amazon, based on basic density. The properties were: shrinkage (tangential, radial and volumetric), static bending, parallel and perpendicular to the fiber compression, parallel and transverse to the fibers, Janka hardness, traction, splitting and shear. The estimate followed the tendency of the data observed for the tangential, radial and volumetric shrinkage. The network estimated the mechanical properties with significant accuracy. Distribution of errors, static bending, parallel compression and perpendicular to the fiber compression also showed significant accuracy. Artificial Neural Networks can be used to estimate the physical and mechanical properties of wood from Amazon species.
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References
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Published
2018-07-01
How to Cite
Marques dos Reis Reis, P. C., Lopes de Souza, A., Pequeno Reis, L., Ladeira Carvalho, A. M. M., Mazzei, L., Julienne Sousa Rêgo, L., & Garcia Leite, H. (2018). Artificial neural networks to estimate the physical-mechanical properties of amazon second cutting cycle wood. Maderas-Cienc Tecnol, 20(3), 343–352. Retrieved from https://revistas.ubiobio.cl/index.php/MCT/article/view/3124
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